Exploiter la richesse des données audio grâce à une annotation multimodale précise

Dans les secteurs du support client, de la santé et de l’analyse comportementale, l’exploitation de données audio est critique pour entraîner des modèles capables de détecter des intentions, émotions ou entités dans la parole humaine.

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La mission

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Créer un dataset riche et structuré à partir de fichiers audio bruts, comprenant :

• La segmentation fine des audios en chunks pertinents avec timestamps ;
• La transcription manuelle des segments, avec correction des erreurs de reconnaissance vocale ;
• L’annotation de plus de 30 labels liés au contenu (thèmes, intentions, émotions, entités, interruptions…) ;
• La création de relations multimodales entre la transcription et les portions audio correspondantes.

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Innovatiana a mobilisé une équipe dédiée, experte en annotation audio et NLP, et mis en place un processus outillé permettant à la fois un haut niveau de précision et une traçabilité complète des annotations.

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Les résultats

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• Un dataset structuré pour entraîner des modèles de speech-to-text, classification ou détection d’intention ;
• Une base de vérité multimodale alignée pour exploiter à la fois le signal audio et son interprétation linguistique ;
• Une réduction significative du temps nécessaire à la validation humaine grâce à la qualité initiale des annotations.

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